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胡歌做的穿衣搭配的网站,轴承外贸网站怎么做,wordpress更改生成小图大小,海外网网址模型微调是针对base模型的一种局部调整#xff0c;让模型可以按照你想要的输出内容方式输出内容。从我们日常应用的角度来讲#xff0c;模型微调其实主要起到两个用处#xff08;个人理解#xff09;#xff1a; 1、更改大模型的自我认知#xff1b; 2、降低模型的算力和…模型微调是针对base模型的一种局部调整让模型可以按照你想要的输出内容方式输出内容。从我们日常应用的角度来讲模型微调其实主要起到两个用处个人理解1、更改大模型的自我认知2、降低模型的算力和显存要求、压缩模型体积。如果想要通过微调方式做个性化输出控制其实挺难的特别是针对专业化领域。因为它不像自我认知其实来来回回就那些个问题在专业领域你的数据集不可能真正做到涵盖所有的问题所有的回答如果做专业领域的模型训练后面会有介绍使用更多的是RAG。1.微调的简介微调主要有三种全量微调、局部微调、增量微调。全量微调如名字针对所有的参数进行微调训练但是大模型现在的参数都是10亿参数想要针对所有的参数进行微调我们普通用户做不到也用不上况且如果真的做全量微调哪都能称得上做一个新的base模型了局部微调区别于全量微调只微调大模型其中的一部分核心参数我这边主要会介绍2个lora微调和qlora微调增量微调和以上两个方法不一样它不具体的调整模型的参数而是在模型的外面控制模型的输出。不好使不建议从应用和实际操作的角度出发我这里主要给大家介绍局部微调使用的框架分别为LLAma-Factory北京航空航天大学开源、XTuner上海人工智能。这两款都是国产开源的大模型微调框架主要的区别就是有2点1、LLAma-Factory有可视化界面小白易上手操作而且有loss值的实时展示XTuner无可视化界面2、模型微调过程中XTuner可以加入主观问题测试LLAma-Factory不可以。2.LLAma-Factory安装学习任何框架前先看它的中文文档。LLAma-Factory的中文文档地址https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md文档中的第一句话就是“微调大模型可以像这样轻松…”应该也算是他们的核心价值观。文档中有相关介绍总结一下1.基本支持所有主流的大模型微调包括DeepSeek2.微调速度快之前的文档里有写与P-Tuning相比其提供3.7倍加速比现在不知道咋删了。2.1创建虚拟环境和之前一样创建个虚拟环境conda create -n llamafactory python3.12 -y创建成功后进入该虚拟环境source activate llamafactory。如果之前没下载好模型那就进入魔搭社区通过python文件用SDK方式下载DeepSeek1.5B模型。2.2git拉取源码中文文档中的源码安装方式是第一步我们使用命令如下命令拉取代码git clone --depth 1 https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory.git这个时候如果没有反应出现unable to access说明租赁的云服务器拉取git上面的代码还是有存在问题需要通过科学上网方式。如果你没有的话autodl官方提供了科学上网方式可使用autodl官方的学术加速命令“source /etc/network_turbo”开启加速。打开学术加速仅可访问git/huggingface资源地址如下即可进行访问拉取成功后我们可以看到在根目录下有一个llamafactory的文件夹此时我们通过cd命令进入该文件夹然后在这个文件夹内继续安装llamafactory的环境配置。此时官方文档上建议我们安装很多依赖包我这边建议就装个基础配置其他的到时候根据需要再进行安装。安装环境命令pip install -e .安装成功后如下图所示最后在官方文档中提供了可视化操作命令通过命令“llamafactory-cli webui”打开可视化界面默认是英文在“language”里选择zh使用中文语言。如下所示至此微调框架“LLAma-Factory”安装完毕可打开前端页面进行模型的微调训练这个的环境配置稍微麻烦点大家可以上手实操一下。下一篇我会通过对框架中的自我认知文件进行微调训练微调成功后你再问这个模型它就可以按照你的微调内容输出内容。比如你问它是谁他可以说是你开发的模型这个就使用玩玩。想入门 AI 大模型却找不到清晰方向备考大厂 AI 岗还在四处搜集零散资料别再浪费时间啦2025 年AI 大模型全套学习资料已整理完毕从学习路线到面试真题从工具教程到行业报告一站式覆盖你的所有需求现在全部免费分享扫码免费领取全部内容​一、学习必备100本大模型电子书26 份行业报告 600 套技术PPT帮你看透 AI 趋势想了解大模型的行业动态、商业落地案例大模型电子书这份资料帮你站在 “行业高度” 学 AI1. 100本大模型方向电子书2. 26 份行业研究报告覆盖多领域实践与趋势报告包含阿里、DeepSeek 等权威机构发布的核心内容涵盖职业趋势《AI 职业趋势报告》《中国 AI 人才粮仓模型解析》商业落地《生成式 AI 商业落地白皮书》《AI Agent 应用落地技术白皮书》领域细分《AGI 在金融领域的应用报告》《AI GC 实践案例集》行业监测《2024 年中国大模型季度监测报告》《2025 年中国技术市场发展趋势》。3. 600套技术大会 PPT听行业大咖讲实战PPT 整理自 2024-2025 年热门技术大会包含百度、腾讯、字节等企业的一线实践安全方向《端侧大模型的安全建设》《大模型驱动安全升级腾讯代码安全实践》产品与创新《大模型产品如何创新与创收》《AI 时代的新范式构建 AI 产品》多模态与 Agent《Step-Video 开源模型视频生成进展》《Agentic RAG 的现在与未来》工程落地《从原型到生产AgentOps 加速字节 AI 应用落地》《智能代码助手 CodeFuse 的架构设计》。二、求职必看大厂 AI 岗面试 “弹药库”300 真题 107 道面经直接抱走想冲字节、腾讯、阿里、蔚来等大厂 AI 岗这份面试资料帮你提前 “押题”拒绝临场慌1. 107 道大厂面经覆盖 Prompt、RAG、大模型应用工程师等热门岗位面经整理自 2021-2025 年真实面试场景包含 TPlink、字节、腾讯、蔚来、虾皮、中兴、科大讯飞、京东等企业的高频考题每道题都附带思路解析2. 102 道 AI 大模型真题直击大模型核心考点针对大模型专属考题从概念到实践全面覆盖帮你理清底层逻辑3. 97 道 LLMs 真题聚焦大型语言模型高频问题专门拆解 LLMs 的核心痛点与解决方案比如让很多人头疼的 “复读机问题”三、路线必明 AI 大模型学习路线图1 张图理清核心内容刚接触 AI 大模型不知道该从哪学起这份「AI大模型 学习路线图」直接帮你划重点不用再盲目摸索路线图涵盖 5 大核心板块从基础到进阶层层递进一步步带你从入门到进阶从理论到实战。L1阶段:启航篇丨极速破界AI新时代L1阶段了解大模型的基础知识以及大模型在各个行业的应用和分析学习理解大模型的核心原理、关键技术以及大模型应用场景。L2阶段攻坚篇丨RAG开发实战工坊L2阶段AI大模型RAG应用开发工程主要学习RAG检索增强生成包括Naive RAG、Advanced-RAG以及RAG性能评估还有GraphRAG在内的多个RAG热门项目的分析。L3阶段跃迁篇丨Agent智能体架构设计L3阶段大模型Agent应用架构进阶实现主要学习LangChain、 LIamaIndex框架也会学习到AutoGPT、 MetaGPT等多Agent系统打造Agent智能体。L4阶段精进篇丨模型微调与私有化部署L4阶段大模型的微调和私有化部署更加深入的探讨Transformer架构学习大模型的微调技术利用DeepSpeed、Lamam Factory等工具快速进行模型微调并通过Ollama、vLLM等推理部署框架实现模型的快速部署。L5阶段专题集丨特训篇 【录播课】四、资料领取全套内容免费抱走学 AI 不用再找第二份不管你是 0 基础想入门 AI 大模型还是有基础想冲刺大厂、了解行业趋势这份资料都能满足你现在只需按照提示操作就能免费领取扫码免费领取全部内容​2025 年想抓住 AI 大模型的风口别犹豫这份免费资料就是你的 “起跑线”